AI для производства сборного железобетона

AI для производства сборного железобетона

Операции precast-бетона не прощают AI, который срезает углы. Плита, ошибочно приписанная не тому проекту; сбой в расписании, прокатившийся по всей последовательности заливки; коммерческое предложение без учёта транспортного ограничения — каждая такая ошибка это реальное финансовое событие. Точка боли не «нам нужен AI», а «нам нужен AI, который уважает ограничения precast-работы внутри софта планирования, который мы уже купили». Работаем с precast-платформами, где именно эта интеграция — узкое место.

AI-сводки статуса производства, дрейфующие от источника истины

У precast-производства точные подсчёты — плит отлито, выдержано, на складе, отгружено. LLM-сводка, которая говорит «примерно 40 плит готово» вместо точного числа, подрывает доверие оператора на первой же ошибке. Подсчёты должны приходить из ERP, а не из текста модели.

Изменения расписания эмитируются как текст вместо структурированных действий

Когда пользователь говорит «перенеси задание на четверг», модель должна эмитировать структурированное действие изменения расписания, который планировщик может применить — а не абзац прозы. Типизированные UI-контракты — это фикс.

Генерация коммерческих предложений с пропущенными ограничениями

Коммерческое предложение по сборному железобетону должно учитывать ограничения транспорта, подъёма краном, доступа на площадку и времени выдержки. Сгенерированное LLM коммерческое предложение, в котором пропущено любое из них, выглядит правдоподобно и содержит коммерческую ошибку. Контракт между моделью и инструментом подготовки предложения должен обеспечивать полноту данных.

Интеграция со старым софтом планирования через screen scraping или CSV

Многие precast-цеха работают на софте планирования, который старше современных API. Соблазн — прикрутить чат-виджет сбоку. Долговечный паттерн — типизированная граница интеграции: копилот работает через чётко определённый интерфейс, старый планировщик по-прежнему отвечает за сохранение данных.

Что мы делаем

Аудит интеграции существующего стека precast-операций — софт планирования, ERP, WMS — и интерфейса, через который должен работать AI

Типизированные UI-контракты для каждого структурированного действия: изменение расписания, строка коммерческого предложения, назначение транспорта

Стейт-машина для потока изменения расписания с явными хендлерами на каждую ветку

Prefill из ERP / WMS, чтобы копилот знал текущее состояние каждого задания

Runbook передачи — команда клиента эксплуатирует систему после нас

Подробнее